IEEE TII | 论文荐读！对比学习+领域自适应！CTPA：对比时序预测自适应方法 , 用于工业时间序列的跨领域预测
学术动态 | 基于路径相关自适应物理神经网络的多轴疲劳寿命预测方法
在开始齿轮齿面波纹度开始前，先来学习一下基本概念——波纹度和粗糙度，废话不多说，直接开始：
到目前为止，我们一直看到的是时域中的振动，这些振动是直接从机器捕获的信号。如前所述，这些信号包含有关每个机器组件行为的所有信息。然而，在进行故障诊断时存在一个问题：这些信号以非常复杂的形式加载了大量信息，包括每个单独机器组件的特征信号，因此几乎不可能用肉眼区分其特征行为。
？ 信号是信息的载体以及表现形式。对人们所获取的各种信号（通常以电或光信号的形式表示）的分析与处理，就构成了现代信号处理理论的基本内容。随着科学技术的发展，人民对信号形式的认识在不断提高，对信号进行分析的方法也在不断发展。在许多信号处理领域，人们关心的问题是如何从信号中提取尽可能多的信息。这种信息可以直接从信号x(t)中获得，也可以将信号变换到一个更有益于反馈信号特征的域中，再提取信号的信息。
ESWA 基于云边缘协作的大规模制造过程质量相关分层故障检测框架
频域和时域分析是分析信号的基本方法，是从不同的角度来描述信号的特性。信号的特性可以在时域上和频率域上得到反映。
【能源 / 化工】设备评级标准
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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
预计在未来更高传输速率的时代，“光铜并存、优势互补”将成为长期且稳定的产业格局。一个务实且高效的智算中心互连架构，应该是铜负责短距、光负责长距的混合模式:铜互连凭借其在成本、功耗及散热上的综合优势，承接机柜内及柜间近端的短距互连;光互连则依托其高带宽与低损耗传输特性，承担起跨机柜及远距离通信的重任。二者并非简单的替代关系，而是基于应用场景的深度协 同与互补。
当人人都能做漫剧真正稀缺的是什么?过去，我们拼演员、拼产能、拼制作、拼投放。现在，当产能不在稀缺，真正的痛点是什么?
人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表，重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界，通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度，具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。
当人工智能从虚拟算法的数字世界，迈向拥有物理躯体、可与现实环境深度交互的具身时代，人形机器人作为具身智能最具代表性、最具产业想象空间的核心载体，正成为驱动新质生产力跃升、重塑全球高端制造格局、开启智能社会新纪元的关键力量。
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